論文の概要: Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00338v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 01:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:23:23.213933
• Title: Agentic Multimodal AI for Hyperpersonalized B2B and B2C Advertising in Competitive Markets: An AI-Driven Competitive Advertising Framework
• Title（参考訳）: 競争市場におけるハイパーパーソナライズされたB2BとB2C広告のためのエージェントマルチモーダルAI:AI駆動の競争型広告フレームワーク
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Akash Das, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 化学業界では、AIによって発見された物質がイノベーションを加速させるが、商業的成功は市場採用に繋がる。 我々は,B2BおよびB2C市場において,自律的かつ個人性の高い広告のための多言語多目的AIフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.368662284133926
• License:
• Abstract: The growing use of foundation models (FMs) in real-world applications demands adaptive, reliable, and efficient strategies for dynamic markets. In the chemical industry, AI-discovered materials drive innovation, but commercial success hinges on market adoption, requiring FM-driven advertising frameworks that operate in-the-wild. We present a multilingual, multimodal AI framework for autonomous, hyper-personalized advertising in B2B and B2C markets. By integrating retrieval-augmented generation (RAG), multimodal reasoning, and adaptive persona-based targeting, our system generates culturally relevant, market-aware ads tailored to shifting consumer behaviors and competition. Validation combines real-world product experiments with a Simulated Humanistic Colony of Agents to model consumer personas, optimize strategies at scale, and ensure privacy compliance. Synthetic experiments mirror real-world scenarios, enabling cost-effective testing of ad strategies without risky A/B tests. Combining structured retrieval-augmented reasoning with in-context learning (ICL), the framework boosts engagement, prevents market cannibalization, and maximizes ROAS. This work bridges AI-driven innovation and market adoption, advancing multimodal FM deployment for high-stakes decision-making in commercial marketing.
• Abstract（参考訳）: 現実のアプリケーションにおけるファンデーションモデル(FM)の利用の増加は、動的市場に対する適応的で信頼性があり、効率的な戦略を要求する。 化学業界では、AIが発見する素材がイノベーションを加速させるが、商業的成功は市場採用に繋がる。 我々は,B2BおよびB2C市場において,自律的かつ個人性の高い広告のための多言語多目的AIフレームワークを提案する。 検索強化世代 (RAG) とマルチモーダル推論, 適応型ペルソナに基づくターゲティングを統合し, 消費者行動や競争のシフトに合わせた, 文化的に意味のある市場対応広告を生成する。 バリデーションは、実世界の製品実験とエージェントのシミュレーションヒューマニスティックコロニーを組み合わせることで、消費者のペルソナをモデル化し、大規模戦略を最適化し、プライバシコンプライアンスを確保する。 合成実験は現実世界のシナリオを反映し、リスクの高いA/Bテストなしで広告戦略の費用対効果テストを可能にする。 構造化された検索強化推論とコンテキスト内学習(ICL)を組み合わせることで、このフレームワークはエンゲージメントを高め、市場共食いを防止し、ROASを最大化する。 この作業はAI駆動のイノベーションと市場採用を橋渡しし、商用マーケティングにおける高い意思決定のためにマルチモーダルFMデプロイメントを推進します。

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